Проверка гипотезы о коэффициенте линейной регрессии
Коэффициент m незначим, если m =0; в этом случае Y не зависит от X, и изменение Y обусловлено только случайной составляющей ε. Проверим гипотезу H: m =0. Оценка имеет (см. §1.4) нормальное распределение с математическим ожиданием и дисперсией : . Для приведения этого распределения к стандартному нормальному надо разность разделить на . При вычислении в формулу (8) вместо значения s (обычно неизвестного) подставляется выборочное значение s; таким образом, вместо используется выборочное среднее квадратичное отклонение оценки : (15а) Так как оценки и s независимы, то статистика (15б) имеет распределение Стьюдента с (n -2) степенями свободы. Если гипотеза Н верна, то , (15в) и большие по модулю значения статистики (15в) маловероятны. Поэтому при выполнении неравенства | T |> t (a; n- 2), (16) где t (a; n- 2) – квантиль распределения Стьюдента уровня 1-a, гипотезу Н следует отклонить. Вероятность ошибки первого рода при использовании правила (16) равна a. Для парной регрессии F = 2, и соотношения (14) и (16) эквивалентны.
|